也許所有智能車牌識別的關鍵依賴感全是其計算方法的實效性。這類計算方法十分仔細，一般必須數萬行 編碼來填補這類復雜度。搭建大中型數學模型，并可計算機系統做好各種狀況的計算機建模。從總體上，出色的智能車牌識別系統必須一連串六個主要計算方法。

1.車牌本地化

智能車牌識別本地化-精確定位識別車牌這類差別會更進一步提升計算方法的復雜度，該計算方法必須明確車子的哪一個地區組成車牌，而哪一個地區不是車牌。例如，智能車牌識別的計算方法必須清除車子的后視鏡，格柵，前貼紙等。一般，計算方法找尋矩形占比的幾何形狀。但是，由于車子上能夠有許多矩形物件，因此必須更進一步的計算方法來驗證所標識的物件確實是車牌。為了實法的關鍵部件會找尋表明該物件是車牌的特征。

2.車牌尺寸和方向

智能車牌識別能夠依據車牌圖象的角度偏斜做好調整的計算方法部件，以確切取樣，校正并按占比重新計算大小。

3.歸一化用以調整捕獲的車牌圖象的對比度和色度的計算方法。

4.字符分割在車牌上精確定位單獨的字母數字字符的計算方法。智能車牌識別的計算方法還會找尋顏色和等距相等的字符，并使用類似的字體結構將每一個單獨的字符分開。字符的這類順序一致體一的特征集，而與車牌的類型不相干。字符分割將每一個字母或數字分開，隨后根據光學字符識別（OCR）計算方法對其做好處理。

5.光學字符識別（OCR）用以將捕獲的圖象轉換為字母數字文本條目的計算方法。

6.句法/幾何分析用以驗證具有特定規則集的字母數字信息和排列的計算方法。智能車牌識別的計算方法按順序執行，指令以毫秒為單位執行。在后續計算方法能夠運行之前，必須出色做好每一個計算方法